解决方法
而解决方案与排序：
(sort {$hash{$a} <=> $hash{$b}} keys %hash)[0]
在其他一些答案中发现，相当优雅，它的表现并不如此。首先，排序将O(n)搜索搜索操作转换为O(n log n)。其次，排序解决方案具有n个日志n哈希查找。散列查找对于某些操作非常好，但是当使用整个散列时，查找将比使用每个，键或值迭代数据结构慢。这是因为迭代器不需要计算密钥的哈希值，也不需要重复地通过bin来查找值。而且开销不是恒定的，而是随着散列变大而增加。
以下是一些更快的解决方案：
use strict;
use warnings;
my %hash = (
small => 1,medium => 5,largest => 10,large => 8,tiny => 0.1,);
这是一个使用每个迭代器的解决方案(O(1)操作完成n次)：
sub largest_value (\%) {
my $hash = shift;
keys %$hash; # reset the each iterator
my ($large_key,$large_val) = each %$hash;
while (my ($key,$val) = each %$hash) {
if ($val > $large_val) {
$large_val = $val;
$large_key = $key;
}
}
$large_key
}
print largest_value %hash; # prints 'largest'
或者更快的版本来交换内存的速度(它制作了哈希的副本)：
sub largest_value_mem (\%) {
my $hash = shift;
my ($key,@keys) = keys %$hash;
my ($big,@vals) = values %$hash;
for (0 .. $#keys) {
if ($vals[$_] > $big) {
$big = $vals[$_];
$key = $keys[$_];
}
}
$key
}
print largest_value_mem %hash; # prints 'largest'
以下是各种散列大小的性能：
10 keys: Rate largest_with_sort largest_value largest_value_mem largest_with_sort 111565/s -- -8% -13% largest_value 121743/s 9% -- -5% largest_value_mem 127783/s 15% 5% -- 50 keys: Rate largest_with_sort largest_value largest_value_mem largest_with_sort 24912/s -- -37% -40% largest_value 39361/s 58% -- -6% largest_value_mem 41810/s 68% 6% -- 100 keys: Rate largest_with_sort largest_value largest_value_mem largest_with_sort 9894/s -- -50% -56% largest_value 19680/s 99% -- -12% largest_value_mem 22371/s 126% 14% -- 1,000 keys: Rate largest_with_sort largest_value largest_value_mem largest_with_sort 668/s -- -69% -71% largest_value 2183/s 227% -- -7% largest_value_mem 2341/s 250% 7% -- 10,000 keys: Rate largest_with_sort largest_value largest_value_mem largest_with_sort 46.5/s -- -79% -81% largest_value 216/s 365% -- -11% largest_value_mem 242/s 421% 12% --
如你所见，如果内存不是很大的问题，内部数组的版本是最快的，紧随其后的是每个迭代器，并在一个遥远的第三个…排序